Per le aziende che fanno affidamento sui dati per prendere decisioni, che si tratti di piattaforme di e-commerce che monitorano il comportamento dei clienti, istituti finanziari che prevedono tendenze o aziende tecnologiche che creano modelli di intelligenza artificiale, sono indispensabili sistemi robusti di gestione e analisi dei dati. Con la crescita della necessità di pipeline di dati efficienti e analisi approfondite, due piattaforme sono emerse come leader nel settore: Databricks E Fiocco di neve.
Fondata nel 2013, Databricks è stata inizialmente sviluppata come a piattaforma di analisi unificata progettato per consentire l'elaborazione dei dati distribuiti su larga scala, analisi avanzate e flussi di lavoro di apprendimento automatico. D'altra parte, Snowflake uscì circa un anno dopo, posizionandosi come un soluzione di data warehousing nativa del cloud. Il suo scopo era semplificare il processo di archiviazione, gestione e interrogazione di grandi quantità di dati strutturati e semistrutturati su un'architettura cloud.
Sebbene nettamente diverse nei loro obiettivi originali, entrambe le società da allora hanno ampliato la propria offerta includendo servizi e funzionalità che spesso si sovrappongono tra loro. Poiché i confini tra Snowflake e Databricks si confondono, è più difficile per le aziende determinare quale piattaforma si adatta meglio alle loro esigenze, obiettivi e infrastruttura.
Questo post copre tutto ciò che devi sapere su Databricks vs Snowflake, le loro caratteristiche, somiglianze e differenze e quale si adatta meglio al tuo modello di business.
Comprendere le nozioni di base di Databricks e Snowflake
È meglio avere una definizione chiara e generale di ciò che Databricks e Snowflake portano ciascuno sul tavolo come piattaforme di archiviazione ed elaborazione dei dati. Comprendere le loro offerte principali e i casi d'uso primari ti aiuterà a identificare quale soluzione si allinea meglio alle tue esigenze e ai tuoi flussi di lavoro specifici.
Inoltre, sarebbe utile avere una conoscenza generale di data warehouse, laghi e case sul lago per capire meglio quale piattaforma si adatta al tuo modello di business. Approfondiremo brevemente questi termini in questo post.
Cos'è Databricks?
In parole semplici, Databricks si presenta come una piattaforma per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di grandi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati. Databricks è il pioniere nel combinare il meglio dei data lake e dei data warehouse per offrire ciò che viene chiamato a Data Lakehouse.
Un Data Warehouse consente di archiviare dati strutturati in uno schema altamente organizzato, adatto alla business intelligence e al reporting. D’altro canto, un data Lake utilizza formati di archiviazione piatti ed economici per grandi quantità di dati grezzi e non strutturati. Viene utilizzato principalmente per l'elaborazione di big data e l'analisi esplorativa. La piattaforma Lakehouse di Databrick unifica analisi, scienza dei dati e intelligenza artificiale/apprendimento automatico senza dover duplicare i dati tra due piattaforme.
Inoltre, l'area di lavoro di Databricks consente ai team di collaborare su attività quali ETL, machine learning e analisi utilizzando linguaggi familiari come Python, SQL e R. Databricks viene fornito come piattaforma come servizio (PaaS).
Cos'è il fiocco di neve?
Dall'altro lato della storia, Snowflake è un data warehouse basato su cloud facile da usare. Il fiocco di neve può continuare a correre principali fornitori di servizi cloud come AWS, Azure e Google Cloud. Grazie alla sua architettura di dati condivisi multi-cluster, Snowflake consente a più utenti di accedere agli stessi dati senza degrado delle prestazioni.
Rispetto a tradizionali infrastrutture di archiviazione dati on-premise, Snowflake è molto più scalabile e richiede una manutenzione minima. Inoltre, il suo Snowflake Data Marketplace consente la condivisione sicura e continua di dati in tempo reale tra le organizzazioni senza duplicarli. Snowflake è un software come servizio (SaaS) soluzione disponibile per diverse aziende e organizzazioni.
Databricks vs Snowflake: un confronto testa a testa
Sebbene il confine tra i servizi offerti da Snowflake e Databricks sia labile, i due sono nettamente diversi in termini di architettura, integrazione dell'ecosistema, sicurezza e molti altri aspetti. Analizziamolo in un confronto testa a testa tra Databricks e Snowflake.
Architettura
L'architettura basata su cloud di Snowflakes è ottimizzata per i dati strutturati ed eccelle nei carichi di lavoro analitici tradizionali. Progettata per il data warehousing, l'architettura di Snowflake è composta da tre livelli principali:
- Livello di archiviazione: I dati vengono archiviati nello storage di oggetti cloud, separando elaborazione e archiviazione per una scalabilità indipendente. Snowflake ottimizza il modo in cui i dati vengono strutturati, compressi e accessibili.
- Livello di calcolo: Conosciuto come magazzino virtuale, questo livello consente l'esecuzione simultanea e indipendente di query con scalabilità elastica.
- Livello dei servizi cloud: Fornisce funzionalità di gestione critiche, tra cui sicurezza, gestione dei metadati e ottimizzazione delle query.
Databricks utilizza l'architettura Lakehouse integrata Apache Spark. La sua architettura è ideale per le organizzazioni con requisiti di dati multiformato ed esigenze di analisi avanzate. Conteneva anche tre strati primari:
- Lago Delta: Fondamentalmente, Databricks utilizza Delta Lake, un formato di archiviazione open source che porta transazioni ACID, applicazione di schemi e viaggi nel tempo nei data Lake.
- Gestione unificata dei dati: L'architettura supporta diversi tipi di dati, da quelli strutturati a quelli semistrutturati e non strutturati, rendendola estremamente versatile.
- Calcolo ad alte prestazioni: Grazie all'integrazione con framework di machine learning e strumenti di analisi, Databricks facilita carichi di lavoro complessi come AI/ML e streaming di dati in tempo reale.
Differenze chiave dell'architettura
Mentre Snowflake è più specializzato nel data warehousing strutturato, databricks è abile nel gestire uno spettro più ampio di tipi di dati. Inoltre, Snowflake è progettato su misura per l'analisi basata su SQL, mentre Databricks si concentra sulla scienza dei dati completa e sull'apprendimento automatico. Vale la pena ricordare che Databricks dispone anche di un motore di data warehouse SQL.
Prestazioni e scalabilità
Nel livello di calcolo, Snowflake consente ridimensionamento automatico attraverso magazzini virtuali. Ciò consente la gestione fluida dei carichi di lavoro simultanei man mano che la domanda aumenta e si riduce quando le risorse non sono necessarie per ottimizzare i costi. La sua esclusiva architettura multi-cluster garantisce che più utenti e carichi di lavoro possano accedere alla piattaforma senza colli di bottiglia. Inoltre, Snowflake utilizza tecniche avanzate di ottimizzazione delle query e archiviazione colonnare per accelerare l'analisi dei dati strutturati.
Una delle caratteristiche principali di Databricks è Elaborazione parallela massiva (MPP) che consente di elaborare in modo efficiente grandi quantità di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati in parallelo. Inoltre, con l'integrazione di Delta Lake, puoi mantenere le proprietà ACID anche su operazioni di dati su larga scala e beneficiare di strategie di caching e ottimizzazione. Infine, Databricks supporta lo streaming di dati in tempo reale, rendendolo ideale per carichi di lavoro dinamici che richiedono bassa latenza, come IoT o transazioni finanziarie.
Differenze di scalabilità
Snowflake è specializzato nel ridimensionamento dei carichi di lavoro di data warehousing tradizionali. Databricks, d'altra parte, è più robusto nel ridimensionare attività complesse e su larga scala di ingegneria dei dati e AI/ML.
Ecosistema e integrazione
Sebbene non fosse così in passato, entrambe le piattaforme sono diventate compatibili con la maggior parte dei principali fornitori di acquisizione dati. Snowflake è completamente integrato con provider cloud come AWS, Azure e Google Cloud. Allo stesso tempo, Databricks offre a indipendente dal cloud piattaforma che garantisce un funzionamento regolare su tutte le piattaforme cloud. Inoltre, entrambe le piattaforme si integrano con strumenti di business intelligence come Tableau, Power BI e Looker.
Differenze chiave di integrazione
Snowflake è un servizio gestito completamente proprietario con una base di codice closed-source. Sebbene si integri bene con molti strumenti open source, queste integrazioni sono spesso facilitate tramite API o connettori di terze parti anziché essere costruite su basi open source. D'altra parte, Databricks offre compatibilità nativa con molti strumenti e librerie open source, allineandosi più strettamente con le organizzazioni che preferiscono la flessibilità open source.
Sicurezza e governance
Quando si tratta di sicurezza, Snowflake offre maggiore governance e conformità normativa attraverso strutture predefinite. Per citarne alcuni, Snowflake aderisce a SOC.2 Tipo II, HIPPA, GDPR e FedRAMP, rendendolo immediatamente adatto a settori come quello sanitario e finanziario. Inoltre, Snowflake offre mascheramento dinamico dei dati e policy di accesso, consentendo alle organizzazioni di mantenere uno stretto controllo sulle informazioni sensibili.
Databricks dispone inoltre di solide basi di sicurezza, in particolare per i flussi di lavoro di ingegneria dei dati e apprendimento automatico, e fornisce un controllo granulare degli accessi (RBAC e IAM). Databricks può anche sfruttare le funzionalità di sicurezza native dei provider cloud, della rete e della gestione delle identità.
Principali differenze di sicurezza
Sebbene entrambe le piattaforme possano offrire eccellenti misure di sicurezza, affrontano questo compito in modo diverso. Snowflake offre funzionalità di sicurezza integrate per il mascheramento dinamico dei dati e la conformità in diversi settori. I databricks, d'altra parte, potrebbero richiedere alcune configurazioni aggiuntive e fare affidamento sul provider cloud sottostante per alcune funzionalità specifiche della conformità.
Funzionalità di scienza dei dati, intelligenza artificiale e apprendimento automatico
Snowflake si concentra principalmente sull'integrazione di strumenti di terze parti e sull'abilitazione della preparazione dei dati per flussi di lavoro AI/ML. Una delle soluzioni proposte dall'azienda è stata: Snowpark, un ambiente che consente agli ingegneri e ai data scientist di scrivere codice per la trasformazione e l'elaborazione dei dati utilizzando linguaggi come Python, Java e Scala all'interno dell'architettura di Snowflake. Inoltre, Snowflake può connettersi con le principali piattaforme come DataRobot, Amazon SageMaker e Azure Machine Learning.
Questa è una delle aree in cui Databricks si rivela trionfante su Snowflake. Si distingue come una piattaforma appositamente creata per data science, machine learning e flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale. Dispone di funzionalità integrate che soddisfano l'intero ciclo di vita del machine learning, dall'ingegneria dei dati alla distribuzione del modello. Supporta nativamente strumenti open source come TensorFlow e PyTorch. Grazie alla sua piattaforma di analisi unificata, Databricks colma il divario tra ingegneria dei dati e apprendimento automatico. Ciò consente ai team di preelaborare i dati, addestrare modelli e distribuirli senza problemi sulla stessa piattaforma. Inoltre, strumenti come AutoML consentire agli utenti di prototipare modelli di machine learning senza una codifica estesa.
Differenze relative a AI/ML
Snowflake si concentra principalmente sulla preparazione dei dati per applicazioni AI/ML esterne, mentre Databricks fornisce funzionalità end-to-end per la creazione, il training e la distribuzione di modelli. Databricks dovrebbe essere l'opzione ideale se la tua azienda fa molto affidamento sui flussi di lavoro AI/ML.
Modelli di fatturazione e prezzo
Snowflake e Databricks utilizzano modelli di prezzo diversi, che riflettono il loro focus e le loro capacità. Sebbene entrambi operino su prezzi basati sull'utilizzo, le loro strutture e i loro costi variano in modo significativo.
Snowflake basa i suoi piani tariffari sui crediti e prevede tre componenti di costo chiave:
- Livello di calcolo: I magazzini virtuali vengono fatturati al secondo con un minimo di 60 secondi. Il costo parte da $3 per credito per la Standard Edition e può arrivare fino a $4–$5 per le edizioni Enterprise, a seconda della regione del cloud e del tipo di abbonamento.
- Livello di archiviazione: Costi di stoccaggio $40 per TB/mese su richiesta, con opzioni prepagate disponibili a una tariffa scontata di $24 per TB/mese.
- Costi di trasferimento dati: Sebbene l'ingresso dei dati sia gratuito, i costi di uscita dipendono dalla piattaforma cloud e dalla destinazione.
Sulla base di esempio sul sito ufficiale di Snowflake, potrebbe assomigliare a questo: l'esecuzione di un "grande magazzino" (8 crediti/ora) per 8 ore al giorno con 100 TB di spazio di archiviazione potrebbe costare circa $ 3.384 al mese, considerando i costi di elaborazione, servizio e archiviazione.
Databricks usa DBU (unità Databricks), che rappresentano la capacità di elaborazione al secondo. Il prezzo varia in base a:
- Tipo di calcolo: Databricks supporta diversi carichi di lavoro, tra cui ingegneria dei dati, analisi e apprendimento automatico. I prezzi vanno da $0.07–$0.55 per DBU/ora, a seconda del tipo di carico di lavoro e della piattaforma cloud.
- Piattaforma cloud: I costi variano tra AWS, Azure e Google Cloud. Ad esempio, in Azure, un carico di lavoro di ingegneria dei dati di base inizia alle $0.15/DBU/ora e i carichi di lavoro di machine learning hanno un prezzo più alto a causa dei requisiti della GPU.
- Cluster e configurazioni: Databricks offre una notevole flessibilità nelle configurazioni dei cluster, influenzando i costi. I costi di elaborazione e archiviazione si applicano separatamente, in base al provider cloud.
Con Databricks, i carichi di lavoro moderati di machine learning possono costare tra $ 1.500 e $ 5.000 al mese in base all'utilizzo e alla configurazione specifici. Per una previsione dei costi accurata e personalizzata, è possibile utilizzare Calcolatore dei prezzi di Databricks disponibile sul suo sito web.
Differenze di prezzo tra Databricks e Snowflake
Il costo mensile per l'utilizzo delle funzionalità avanzate di Databricks può essere più elevato a causa delle prestazioni di calcolo elevate e della flessibilità per diversi formati di dati e funzionalità AL/ML. Snowflake offre generalmente un vantaggio in termini di costi per l'analisi tradizionale e le query basate su SQL, in particolare per le aziende con pipeline di dati più semplici. Tuttavia, i costi per entrambe le piattaforme dipendono fortemente dalle specifiche del carico di lavoro, dall'utilizzo delle risorse e dalle configurazioni del provider cloud.
Databricks vs Snowflake: pro e contro
Quando si tratta delle differenze tra Databricks e Snowflake, entrambe le piattaforme offrono molti punti di forza unici su misura per diversi tipi di utenti e carico di lavoro. Di seguito una tabella esaustiva che riassume tutte le caratteristiche essenziali di ciascun sistema.
| Caratteristica | Databricks | Fiocco di neve |
|---|---|---|
| Caso d'uso primario | Scienza dei dati, apprendimento automatico e analisi in tempo reale | Data warehousing e business intelligence basati su SQL |
| Architettura | Architettura Lakehouse con Delta Lake | Data warehouse sul cloud con elaborazione e archiviazione separate |
| Dati supportati | Strutturato, semistrutturato, non strutturato | Strutturato, semistrutturato |
| Prestazione | Ottimizzato per big data e carichi di lavoro in streaming | Ottimizzato per query SQL e analitiche |
| Integrazione BI | Integrazione personalizzabile con Tableau, Power BI, ecc. | Connettori nativi e perfetti per Tableau, Power BI, ecc. |
| Supporto IA/ML | Framework e librerie ML avanzate | Limitato; si affida a Snowpark e integrazioni esterne |
| Compatibilità open source | Ampio; supporta Spark, Delta Lake e altro ancora | Limitato; architettura a codice chiuso |
| Sicurezza e conformità | Forte, con accesso basato sui ruoli, crittografia e controllo | Robusto, con funzionalità di conformità avanzate integrate |
| Piattaforme cloud supportate | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| Modello di prezzo | Basato sull'utilizzo tramite DBU, fatturazione granulare | Basato sull'utilizzo, calcolo/archiviazione fatturati in modo indipendente |
| Facilità d'uso | Richiede competenze tecniche per flussi di lavoro avanzati | Progettato per la semplicità e l'accessibilità degli analisti aziendali |
Databricks vs Snowpark: una panoramica comparativa
Per competere con Databricks, Snowflake ha sviluppato Snowpark, una piattaforma per l'elaborazione dei dati e l'analisi avanzata. Sebbene sia Databricks che Snowpark siano avanzati in ciò che offrono, offrono soluzioni per compiti diversi. Snowpark è un ambiente di sviluppo volto a migliorare la funzionalità dell'applicazione dati all'interno della piattaforma dati cloud di Snowflake. Consente agli sviluppatori di scrivere codice di trasformazione dei dati nei linguaggi di programmazione più diffusi come Python, Java e Scala.
Snowpark si concentra sulla semplificazione del lavoro e sull'offerta di un'interfaccia user-friendly. Sebbene vantaggiosa, l'interfaccia utente non dispone di alcune delle funzionalità più avanzate per i carichi di lavoro AI/ML che sarebbero altrimenti disponibili in Apache Spark, la piattaforma su cui è costruito Databricks. Detto questo, Snowpark consente a ingegneri e sviluppatori di dati di elaborare i dati in modo nativo nell'architettura di Snowflake sfruttando al tempo stesso i suoi punti di forza nell'analisi e nella sicurezza basate su SQL.
D'altra parte, Databricks offre ancora un ecosistema più maturo per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico, anche se si considera Snowpark. Fornisce soluzioni end-to-end per l'elaborazione di big data e flussi di lavoro ML complessi. Come accennato, la sua architettura Lakehouse gli consente di essere molto più versatile nella gestione di diversi formati di dati.
Considerazioni finali
Quando si tratta di Databricks vs Snowflake, è importante notare che entrambi rappresentano soluzioni all'avanguardia nel panorama dell'analisi e della gestione dei dati. Grazie alla sua struttura Lakehouse e al supporto per flussi di lavoro ML avanzati, Databricks rimane una solida piattaforma per team di professionisti che gestiscono una varietà di formati di dati e fanno molto affidamento sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale.
Allo stesso tempo, l’obiettivo principale di Snowflake è fornire un sistema facile da usare per il data warehousing e l’analisi basata su SQL. È un'opzione più interessante per le aziende focalizzate su dati strutturati e semi-strutturati.
In definitiva, Databricks offre di più in termini di funzionalità avanzate e versatilità. Anche se questo è eccellente, la complessità potrebbe non essere qualcosa che tutti i modelli di business richiedono per affrontare i propri compiti.
Domande frequenti
Quali sono gli svantaggi di Databricks?
- Curva di apprendimento più ripida per gli utenti non tecnici.
- Costi più elevati per funzionalità avanzate di AI/ML.
- Strumenti BI integrati limitati, che richiedono integrazioni di terze parti.
- Alcune funzionalità di conformità si basano sulla configurazione del provider cloud.
Perché Databricks invece di Snowflake?
- Gestisce diversi formati di dati con l'architettura Lakehouse.
- Forte integrazione di strumenti open source.
Databricks e Snowflake possono funzionare insieme?
Sì, Databricks e Snowflake possono integrarsi in modo efficace. Le organizzazioni possono utilizzare Snowflake per il data warehousing e l'analisi basata su SQL, sfruttando al tempo stesso Databricks per attività avanzate di data science e machine learning.
